# Optimized Latent Consistency (SDv1.5) API

> Biến đổi hình ảnh-sang-hình ảnh bằng Stable Diffusion 1.5 trong vài bước, sử dụng tính nhất quán tiềm ẩn và điều khiển cường độ

Đổi phong cách hoặc chỉnh sửa hình ảnh cơ sở từ lời nhắc văn bản bằng phương pháp nhất quán tiềm ẩn, chỉ cần một số ít bước. `num_inference_steps` mặc định là 4 và có thể lên đến 12. `strength` (0 đến 1) đặt mức độ kết quả khác với đầu vào, và mỗi lần gọi có thể trả về tối đa 8 hình ảnh. Chấp nhận tùy chọn `mask_url`, `negative_prompt` và `seed`.

- Model id: `lcm-sd15-i2i`
- Made by: Open model
- Category: Image Editing
- Output: image
- Estimated price per run: $0.007 / image (cheapest run $0.007 (7 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/lcm-sd15-i2i`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/lcm-sd15-i2i`
- Docs page: https://doitong.com/vi/developers/models/lcm-sd15-i2i

## Pricing

Price: **$0.007 / image**. Estimated from the typical cost of one run, per output (`num_images`). The quote is exactly what the run charges.

The full example input below costs $0.007 = 7 API credits (1 image × 7 API credits).

Prices are the upstream price in USD, paid from the API balance in API credits (1000 API credits = 1 USD). `POST https://api.doitong.com/v1/quote/lcm-sd15-i2i` with the same JSON body returns the exact price for that input; the quote is exactly what a run charges. Invalid input is never charged and failed or canceled requests are refunded automatically.

## Input parameters

Send either the canonical name or the native field name (not both). Canonical names are the same across models.

| Parameter | Canonical name | Type | Required | Default | Allowed values / range | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string | yes |  |  | Mô tả hình ảnh bạn muốn tạo bằng càng nhiều chi tiết càng tốt để đạt kết quả tốt nhất. |
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | Hình ảnh cơ sở để xử lý. |
| `mask_url` | `mask` | string (image URL) \| null | no |  |  | URL trỏ đến mặt nạ, được cung cấp để tương thích với quá trình xử lý LCM chung. |
| `strength` |  | number | no | `0.8` | 0 – 1 | Cài đặt cường độ hình ảnh. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | Lời nhắc phủ định chỉ định các chi tiết hình ảnh không mong muốn. Có thể loại màu sắc, vật thể, phong cảnh hoặc các đặc điểm và phẩm chất nhỏ hơn, chẳng hạn như ria mép, mờ hoặc độ phân giải thấp. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Seed để tái tạo hình ảnh trong Stable Diffusion. Có thể tái tạo chính xác hình ảnh ở mỗi lần chạy bằng cách giữ nguyên phiên bản mô hình, lời nhắc và seed. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 16 | Mức độ tuân thủ lời nhắc khi chọn hình ảnh, được biểu thị bằng CFG (Classifier Free Guidance). |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `4` | 1 – 12 | Số bước suy luận tạo hình ảnh; số bước lớn hơn cho chất lượng hình ảnh tốt hơn nhưng thời gian tạo sinh lâu hơn. |
| `num_images` | `num_outputs` | integer | no | `1` | 1 – 8 | Kích thước danh sách hình ảnh được trả về, tạo bằng cùng lời nhắc và lời nhắc phủ định nhưng dùng seed riêng cho mỗi hình ảnh. |
| `enable_safety_checks` |  | boolean | no | `true` |  | Công tắc kiểm tra an toàn đầu ra, chỉ tài khoản được ủy quyền mới có thể tắt; mọi yêu cầu không được ủy quyền đều được kiểm tra. Khi là true, hệ thống kiểm tra hình ảnh kết quả để tìm nội dung có khả năng không an toàn và thay thế bằng hình ảnh màu đen nếu phát hiện. |
| `request_id` |  | string | no | `` |  | Mã định danh yêu cầu dùng để liên kết phản hồi với yêu cầu đã tạo ra phản hồi đó. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | Có thể nới lỏng việc kiểm duyệt bằng cách đặt thành false, nếu người gọi được cấp quyền. |

File parameters (`image`, `mask`) take a public `https://` URL, a `data:` URI up to 10 MB, or the `file_url` of an upload from `POST /files`.

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
```

## Run it

Set `DOITONG_API_KEY` to a key from https://doitong.com/developers/dashboard#keys. `?wait=20` returns the finished request in the same call when it is ready within 20 seconds; otherwise poll `GET /requests/{id}` (it also accepts `?wait=`), or pass `webhook_url`.

### curl

```bash
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/v1/run/lcm-sd15-i2i?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
```

### JavaScript

```javascript
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
  "Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
  "Content-Type": "application/json",
};

// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/lcm-sd15-i2i?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);

// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
  res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
  request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
```

### Python

```python
import os
import requests

API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/lcm-sd15-i2i", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
    raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])

# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
    request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
    raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
```

### MCP

The MCP server at `https://api.doitong.com/v1/mcp` exposes the tools `search_models`, `get_model`, `quote`, `run`, `get_request`, `cancel_request`, `list_requests`, `create_upload` and `get_account`. A `run` call for this model:

```json
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "run",
    "arguments": {
      "model_id": "lcm-sd15-i2i",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
        "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}
```

## Response

Every call returns a request object. `status` is one of `queued`, `running`, `succeeded`, `failed`, `canceled`. `outputs` lists the generated files with URLs on our storage (kept forever, or 7 days with `?storage=temporary`; `storage` says which); `output` is the model's own result object with the same URLs.

```json
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "lcm-sd15-i2i",
  "status": "succeeded",
  "created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
  "started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
  "completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
  "queue_position": null,
  "cost": {
    "credits": 7,
    "usd": "0.007",
    "charged": 7,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  },
  "output": {
    "images": [
      {
        "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
        "width": 1024,
        "height": 768,
        "content_type": "image/jpeg"
      }
    ],
    "timings": {},
    "seed": 42,
    "num_inference_steps": 4,
    "request_id": "",
    "nsfw_content_detected": [
      false
    ]
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "image",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "width": 1024,
      "height": 768,
      "stored": true
    }
  ],
  "error": null,
  "metrics": {
    "inference_seconds": 6.8
  },
  "urls": {
    "self": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `images` | array of object {url, width, height, content_type} | Thông tin tệp của các hình ảnh được tạo. |
| `timings` | object |  |
| `seed` | integer | Seed tạo sinh hình ảnh, bao gồm giá trị được chọn ngẫu nhiên nếu đầu vào không cung cấp seed; nếu không, lặp lại giá trị đã cung cấp. |
| `num_inference_steps` | integer | Số bước suy luận được xác định để tạo sinh hình ảnh, lấy từ đầu vào nếu được cung cấp và nếu không thì lấy từ giá trị mặc định. |
| `request_id` | string | Mã định danh yêu cầu dùng để liên kết phản hồi với yêu cầu đã tạo ra phản hồi đó. |
| `nsfw_content_detected` | array of boolean | Kết quả an toàn theo từng hình ảnh dưới dạng danh sách boolean: mỗi mục cho biết có nội dung có khả năng không an toàn hay là false khi tắt kiểm tra an toàn. |

## Related models

- [FLUX.1 Kontext \[pro\]](https://doitong.com/developers/models/flux-pro/kontext.md) (`flux-pro/kontext`): $0.04 / image
- [GPT Image 2.5 Edit](https://doitong.com/developers/models/openai/gpt-image-2.5/flare/edit.md) (`openai/gpt-image-2.5/flare/edit`): from $0.12 / image
- [Nano Banana 2 Edit](https://doitong.com/developers/models/nano-banana-2/edit.md) (`nano-banana-2/edit`): from $0.06 / image
- [Nano Banana Pro Edit](https://doitong.com/developers/models/nano-banana-pro/edit.md) (`nano-banana-pro/edit`): from $0.15 / image
- [Qwen Image 3 Edit](https://doitong.com/developers/models/alibaba/qwen-image-3/edit.md) (`alibaba/qwen-image-3/edit`): from $0.04 / image
- [Seedream 5.0 Pro Edit](https://doitong.com/developers/models/bytedance/seedream/v5/pro/edit.md) (`bytedance/seedream/v5/pro/edit`): from $0.0675 / run of output image
- [Bernini-R Edit Image](https://doitong.com/developers/models/bernini-r/edit-image.md) (`bernini-r/edit-image`): $0.03 / megapixel of output image
- [Boogu Image · Edit](https://doitong.com/developers/models/boogu-image/edit.md) (`boogu-image/edit`): $0.08 / image

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/lcm-sd15-i2i
- All models and guides for AI agents: https://doitong.com/developers/llms.txt
- OpenAPI 3.1 with this model's typed request body: https://doitong.com/developers/openapi.json?model=lcm-sd15-i2i
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/lcm-sd15-i2i